分类：python数据化运营

2022
06-10

分析总结Python数据化运营KMeans聚类

内容介绍以Python使用Keans进行聚类分析的简单举例应用介绍聚类分析。聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计数据分析的常用技术，用于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩和计算机图形学。一般应用场景目标用户的群体分类：根据运营... 继续阅读 >

2022
06-10

总结分析python数据化运营关联规则

目录内容介绍一般应用场景关联规则实现关联规则应用举例内容介绍以Python使用关联规则简单举例应用关联规则分析。关联规则也被称为购物篮分析，用于分析数据集各项之间的关联关系。一般应用场景关联规则分析：最早的案例啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长... 继续阅读 >

2022
06-10

回归预测分析python数据化运营线性回归总结

目录内容介绍一般应用场景线性回归的常用方法线性回归实现线性回归评估指标线性回归效果可视化数据预测内容介绍以Python使用线性回归简单举例应用介绍回归分析。线性回归是利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系；对于模型而言，自变量是输入值，因变量是模型基于自变量的输出值，适用于x和y满足线性关系的数据类型的应用场景。用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出... 继续阅读 >